AI进步“放缓”了,市场该害怕吗?

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这对企业而言未必是坏事。当前AI工具已足够强大实用,能处理文本摘要、编程辅助等业务需求,但多数企业尚未充分挖掘现有技术潜力,需要更多时间适应和整合AI技术。同时,AI巨头将投入更多资源克服挑战,反而可

  AI技术的突破性进展正呈现放缓迹象,但对于众多寻求利用这一技术的企业而言,未必是坏事。分析人士指出,当前AI工具已足够强大且实用,而多数企业尚未充分挖掘现有AI技术的潜力,技术发展的暂缓反而可能为企业提供更多时间来适应和整合AI系统

  8月24日,据媒体报道,今年夏天,Meta推迟了其旗舰AI模型Llama 4 Behemoth的发布,原因是工程师难以实现显著改进。OpenAI的最新模型GPT-5同样遭遇延期,且发布后表现未达预期。这些迹象表明,大型语言模型的发展可能正趋于平缓。

  然而,分析人士认为,AI发展放缓反而可能为企业采用提供机遇。当前AI技术已足够强大且实用,能够处理文本摘要、编程辅助和邮件撰写等业务需求。企业更需要时间来适应现有和整合AI技术,而非追逐不断升级的模型。

  与此同时,虽然AI技术发展速度的调整已开始影响市场情绪,上周英伟达、微软、Meta等科技巨头出现抛售,但是AI模型性能提升变得更加困难,反而可能延长某些公司的繁荣期,特别是英伟达等"卖铲子"的公司,因为AI巨头将投入更多资源克服技术挑战

领先AI模型遭遇发展瓶颈

  AI领域的领军企业正面临前所未有的技术挑战。

  Meta原计划推出的Llama 4 Behemoth因工程团队无法实现预期的性能提升而被迫推迟。这一延期反映出即使是资源雄厚的科技巨头,在推动AI模型性能突破方面也遇到了技术天花板。

  OpenAI的情况同样不容乐观。GPT-5的发布不仅时间滞后,性能表现也未能满足市场预期。Altman在近期的媒体晚宴上罕见地表现出现实主义态度,承认投资者对AI技术的期望可能过高

  这些迹象表明,大型语言模型的快速迭代周期可能正在放缓,AI技术发展正从指数级增长转向更为渐进的改进模式。

企业应用仍处起步阶段

  尽管AI发展可能放缓,但对试图整合AI技术的企业而言,这并非重大问题,甚至可能是好消息。生成式AI在商业领域已经足够强大且实用,能够处理大型文本摘要、协助员工编程或撰写邮件等任务。

  然而,大多数企业在当前AI技术应用方面仍未充分发掘潜力。虽然部分公司迅速部署了AI技术,但更多企业行动缓慢。企业技术负责人担心敏感数据通过聊天机器人对话泄露,对让AI处理影响财务、员工和客户的关键决策持谨慎态度。

  MIT最近的一项研究发现,企业对OpenAI和微软的现成生成式AI工具已基本接受。但在构建定制AI软件以简化运营方面——这类应用最有可能产生真正商业回报——试点项目的失败率高达95%。

  研究作者指出,企业AI用户"对定制或供应商推销的AI工具普遍持怀疑态度,认为它们脆弱、过度工程化,或与实际工作流程不匹配"。

  报道称,企业界显然需要更多时间来理解AI技术,目前将大型语言模型适应日常任务的工作仍处于初级阶段。麦肯锡AI部门高级研究员Michael Chui表示:

  "如果我想提高创新步伐,减少库存安全储备,改善与数百万消费者的连接方式,你必须改变的远不止'这里有个工具供几个员工使用'。所有这些变化都非常困难。"

  这种困难既是管理挑战也是技术挑战,且意味着企业AI采用将是一个多十年的努力过程。要知道,虽然互联网改变了人们的生活和商业方式,但所需时间远超1990年代热情支持者的预期。

  根据皮尤研究中心数据,美国家庭宽带从2000年的几乎零普及率到超过60%的成年人订阅,用了十年时间。

英伟达等'卖铲子'公司或迎更长繁荣期

  AI发展不会停滞不前,即使最先进模型的提供商遇到瓶颈,人们仍会寻找改进方法,而且AI发展放缓的认知可能让企业更有信心投入时间和资金,将其视为一个更稳定的目标。

  短期内,AI崛起可能不如预期迅猛的认知已导致科技股震荡。英伟达、微软、亚马逊、Meta等AI龙头股票上周出现抛售,直到美联储主席鲍威尔暗示降息的言论才引发反弹。

  然而,AI模型性能提升变得更加困难,反而可能延长某些公司的繁荣期,特别是英伟达等"卖铲子"的公司。Altman、Meta首席执行官Mark Zuckerberg等AI大额投资者可能投入更多资金克服近期挑战。

  Altman最近建议,解决OpenAI近期困境的方法是在AI芯片上再投入数万亿美元,即使将模型适应现实商业任务的过程也需要更多增量计算能力。

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